小编L3v*_*han的帖子

如何计算这些字符串的日期时间:

1. offline_dt = "Jan 31 23:01:43"
2. offline_dt = "Feb 1 01:19:01"(Feb 和之间有2个空格1)

我尝试了这个代码,但是我只有第一个工作:

offline_dt = dt.datetime.strptime(offline,"%b %d %H:%M:%S")

欢迎朋友，

不幸的是我有 FieldError。请帮忙

环境：

Django Version: 1.10.6
Python Version: 3.5.2

实用程序.py

import datetime
from django.utils import timezone
from django.contrib.contenttypes.models import ContentType
from .models import Action

def create_action(user, verb, target=None):
    now = timezone.now()
    last_minute = now - datetime.timedelta(seconds=60)
    similar_actions = Action.objects.filter(user_id=user.id, verb=verb, timestamp__gte=last_minute)
    if target:
        target_ct = ContentType.objects.get_for_model(target)
        similar_actions = similar_actions.filter(
                                         target_ct=target_ct,
                                         target_id=target.id)
    if not similar_actions:
        # Nie znaleziono ?adnych akcji.
        action = Action(user=user, verb=verb, target=target)
        action.save()
        return True
    return False

模型.py

from django.db import models
from django.contrib.auth.models import User
from …

我正在尝试将此 unix 时间戳 1491613677888 转换为可读日期。在这里（stackoverflow）找到了那个python脚本：

import datetime
print(
    datetime.datetime.fromtimestamp(
    int("1284101485")
    ).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
)

但是当我把我的时间戳放在那里时，我得到了那个错误：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
OSError: [Errno 22] Invalid argument

现在我看到我使用的时间戳长 3 个字符。我在这个链接上查了一下：http : //www.unixtimestamp.com/index.php

并看到它得到了时间。我如何使用 python 来做到这一点？（我正在使用 python 3.4）

我有一个文件A,其中包含n行.我还有一个n个整数的序列,所有这些都是唯一的并且< n.我的目标是创建一个文档B,它具有与A相同的内容,但具有基于给定序列的重新排序的行.

例:

答:

Foo
Bar
Bat

顺序:( 2,0,1意思是:第一行2,然后行0,然后行1)

输出(B):

Bat
Foo
Bar

在此先感谢您的帮助

我正在做文档分类并获得了高达 76% 的准确率。在预测文档类别时，我遵循了一个

doc_clf.predict(tf_idf.transform((count_vect.transform([r'document']))))

我收到以下错误：

File "/usr/local/lib/python3.5/dist- packages/sklearn/utils/metaestimators.py", line 115, in <lambda>
  out = lambda *args, **kwargs: self.fn(obj, *args, **kwargs)
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/sklearn/pipeline.py", line 306, in predict
  Xt = transform.transform(Xt)
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/sklearn/feature_extraction/text.py", line 923, in transform
  _, X = self._count_vocab(raw_documents, fixed_vocab=True)
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/sklearn/feature_extraction/text.py", line 792, in _count_vocab
  for feature in analyze(doc):
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/sklearn/feature_extraction/text.py", line 266, in <lambda>
  tokenize(preprocess(self.decode(doc))), stop_words)
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/sklearn/feature_extraction/text.py", line 232, in <lambda>
  return lambda x: strip_accents(x.lower())
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/scipy/sparse/base.py", line 647, in __getattr__
  raise AttributeError(attr + " not found") …